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SIKeD：用于数学推理的自指导迭代知识蒸馏
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出SIKeD方法，解决小型模型在多步推理中依赖单一策略的问题。通过大型语言模型指导小型模型进行迭代学习，实验证明SIKeD在数学推理数据集上的表现优于传统知识蒸馏技术。
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关键要点
- 本研究提出SIKeD方法，解决小型模型在多步推理中依赖单一策略的问题。
- SIKeD方法通过大型语言模型指导小型模型进行迭代学习。
- 实验证明SIKeD在数学推理数据集上的表现优于传统知识蒸馏技术。
- SIKeD方法具有广泛的应用潜力。
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